其他：windows使用nvidia-smi查看gpu信息

為什么將數據轉移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu，就像將數據轉移至CPU調用的方法是.cpu？這是因為GPU的編程接口采用CUDA，而目前并不是所有的GPU都支持CUDA，只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未來可能會支持AMD的GPU，而AMD GPU的編程接口采用OpenCL，因此PyTorch還預留著.cl方法，用于以后支持AMD等的GPU。

torch.cuda.is_available()
cuda是否可用；

torch.cuda.device_count()
返回gpu數量；

torch.cuda.get_device_name(0)
返回gpu名字，設備索引默認從0開始；

torch.cuda.current_device()
返回當前設備索引；

?

?

# params.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
params.device = torch.device('cpu')
params.n_gpu = torch.cuda.device_count()
params.multi_gpu = args.multi_gpu

?

更多信息：https://pytorch.org/docs/stable/cuda.html
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作者：lsh呵呵
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/83001910
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch中查看gpu信息的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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